Flink实时大数据处理技术 教案 04 Flink流处理架构与原理

章节名称Flink流处理架构与原理课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间18/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题流处理模型与原理教学内容·数据流的概念·流处理和批处理·流处理的原理·流处理的模型·流处理的优化策略教学目的数据流的概念使学生理解数据流（DataStreams）在数据处理中的基本概念，包括数据的流动方式、数据流的特性（如无限性、有序性等）。教授学生数据流在不同应用场景中的表示方法和重要性，例如实时数据流在在线系统中的角色。引导学生认识到数据流在分布式处理系统中的核心地位，为后续学习流处理和批处理奠定基础。流处理和批处理使学生明确流处理和批处理的基本概念，理解它们之间的区别和联系。教授学生流处理和批处理在数据处理中的适用场景，例如流处理适用于实时数据分析，而批处理适用于离线数据分析。引导学生思考如何在特定业务场景下选择合适的处理方式，培养学生的分析和决策能力。流处理的原理使学生深入理解流处理的工作原理，包括事件时间（EventTime）、处理时间（ProcessingTime）和摄入时间（IngestionTime）的概念。教授学生流处理中的状态管理、容错处理、时间窗口等关键技术点。引导学生通过实践掌握流处理的基本原理和关键技术，为后续的流处理模型学习和优化策略打下基础。流处理的模型使学生了解流处理中的常见模型，如有状态流处理（StatefulStreamProcessing）、无状态流处理（StatelessStreamProcessing）以及时间窗口模型（TimeWindowModel）等。教授学生如何根据业务需求选择合适的流处理模型，并理解不同模型在处理延迟、资源利用率等方面的特点。引导学生通过案例分析了解流处理模型在实际应用中的效果，培养学生的应用实践能力。流处理的优化策略使学生了解流处理中常见的性能瓶颈和优化点，如数据倾斜、资源分配不均等。教授学生流处理的优化策略，包括并行度调整、状态后端选择、时间语义优化等。引导学生通过实践应用这些优化策略，提高流处理作业的性能和稳定性。培养学生的系统调优能力和问题解决能力，使其能够在实际应用中不断优化流处理作业的性能。教学重难点·重点：·数据流的概念·流处理和批处理·难点：·流处理的原理·流处理的模型·流处理的优化策略教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称Flink流处理架构与原理课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间19/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题Flink流处理架构教学内容·Flink的数据流模型·算子·Flink的状态管理·Flink的容错机制·Flink在流计算中的优化教学目的Flink的数据流模型使学生理解Flink数据流模型的基本概念，包括数据流图（DataflowGraph）的构造和表示方法。教授学生如何在Flink中定义和操作数据流，包括源（Source）、转换（Transformation）和汇（Sink）等组件。引导学生理解数据流在Flink中的并行执行模型，以及如何通过并行度设置来影响数据流的处理效率。2.算子使学生了解Flink中不同类型的算子（Operators），包括Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce、Window等，并理解它们的作用和用法。教授学生如何根据业务需求选择合适的算子来构建数据处理流程。引导学生通过实践掌握算子的组合和嵌套使用，以实现复杂的数据处理逻辑。3.Flink的状态管理使学生理解Flink状态管理的概念及其在流处理中的重要性，包括状态的类型（键值状态、列表状态等）和存储方式（内存、RocksDB等）。教授学生如何在Flink中定义和使用状态，以支持有状态的计算和容错恢复。引导学生理解状态一致性模型（Exactly-Once）的原理和实现方式，并探讨其在实时数据处理中的优势。4.Flink的容错机制使学生了解Flink的容错机制，包括检查点（Checkpointing）和状态快照（StateSnapshots）的概念和工作原理。教授学生如何配置和使用Flink的容错机制，以确保在发生故障时能够恢复数据流的状态和计算。引导学生通过实践体验Flink容错机制的效果，并探讨如何根据业务需求选择合适的容错策略。5.Flink在流计算中的优化使学生了解Flink在流计算中常见的性能瓶颈和优化点，如反压（Backpressure）、数据倾斜（DataSkew）、网络传输等。教授学生Flink的优化策略和技术，包括并行度调整、资源分配优化、状态后端选择、网络配置优化等。引导学生通过实践应用这些优化策略，提高Flink流计算作业的性能和稳定性。培养学生的系统调优能力和问题解决能力，使其能够在实际应用中不断优化Flink流计算作业的性能。教学重难点·重点：·Flink的数据流模型·算子·难点：·Flink的状态管理·Flink的容错机制·Flink在流计算中的优化教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称Flink流处理架构与原理课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间20/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题Flink集群架构教学内容·集群组件的协作·Tasks和算子链·TaskSlots和资源管理教学目的1.集群组件的协作使学生理解Flink集群的组成和各个组件的功能，包括JobManager、TaskManager、Dispatcher、ResourceManager等。教授学生Flink集群中各个组件是如何协同工作的，以支持任务的提交、调度、执行和监控等过程。引导学生通过实际部署和配置Flink集群，深入理解集群组件的协作机制和配置选项。培养学生的集群管理和维护能力，使其能够在实际环境中部署、配置和管理Flink集群。Tasks和算子链使学生了解Flink中Task的概念，包括它是如何根据数据流图（DataflowGraph）中的转换（Transformation）和算子（Operator）来生成的。教授学生算子链（OperatorChains）的概念和优势，包括减少数据传输开销、提高计算效率等。引导学生理解Flink如何根据算子的类型和属性自动构建算子链，并探讨如何通过配置来手动调整算子链的生成。培养学生的数据流分析和算子链构建能力，使其能够优化Flink作业的性能和效率。3.TaskSlots和资源管理使学生理解Flink中TaskSlot的概念和用途，包括它是如何作为资源管理的基本单位来分配资源的。教授学生Flink的资源管理机制，包括如何根据集群的可用资源来动态分配和调度TaskSlots。引导学生通过实践探索Flink的资源管理策略，包括并行度设置、SlotSharingGroup等，并理解它们对作业性能和资源利用率的影响。培养学生的资源管理和优化能力，使其能够合理配置Flink集群的资源，以满足不同作业的需求。教学重难点·重点：·集群组件的协作·难点：·Tasks和算子链·TaskSlo